[論文レビュー] The Diverse Club: The Integrative Core of Complex Networks

Maxwell A. Bertolero, B.T. Thomas Yeo+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 4, 2017

Neural dynamics and brain function参考文献 65被引用数 65

ひとこと要約

本論文は diverse club を紹介する。これは広く分布する edges を持つノードの集合で、従来の rich club よりもグローバルなネットワーク統合をよりよく支援し、複数の実世界ネットワークに跨って機能する。そして diverse と rich clubs の異なる進化的圧力を示す生成モデルを提示する。

ABSTRACT

A complex system can be represented and analyzed as a network, where nodes represent the units of the network and edges represent connections between those units. For example, a brain network represents neurons as nodes and axons between neurons as edges. In many networks, some nodes have a disproportionately high number of edges. These nodes also have many edges between each other, and are referred to as the rich club. In many different networks, the nodes of this club are assumed to support global network integration. However, another set of nodes potentially exhibits a connectivity structure that is more advantageous to global network integration. Here, in a myriad of different biological and man-made networks, we discover the diverse club--a set of nodes that have edges diversely distributed across the network. The diverse club exhibits, to a greater extent than the rich club, properties consistent with an integrative network function--these nodes are more highly interconnected and their edges are more critical for efficient global integration. Moreover, we present a generative evolutionary network model that produces networks with a diverse club but not a rich club, thus demonstrating that these two clubs potentially evolved via distinct selection pressures. Given the variety of different networks that we analyzed--the c. elegans, the macaque brain, the human brain, the United States power grid, and global air traffic--the diverse club appears to be ubiquitous in complex networks. These results warrant the distinction and analysis of two critical clubs of nodes in all complex systems.

研究の動機と目的

• よく知られた rich club を超える統合ネットワークコアの探索を動機づける。
• 多様な接続を持つノードのサブセットを特定し、さまざまなネットワークに跨って全球的な統合を高める。
• 生物学的ネットワークと人為的ネットワークの両方における diverse club の普遍性を示す。
• rich club を形成せず多様なクラブを生み出す生成的進化モデルを提案する。

提案手法

• ネットワーク全体にわたって edge が多様に分布するノードとして diverse club を定義し、識別する。
• グローバル統合のための相互接続性とエッジの重要性の観点から、diverse club を rich club と比較する。
• 多様性を検証するために複数のネットワーク（例：C. elegans、macaque brain、human brain、US power grid、global air traffic）を分析する。
• diverse club を持つネットワークを生み出す生成的進化モデルを開発するが、rich club は形成されない。
• diverse club の統合的なネットワーク機能を示す特性を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 edges が多様に分布するノードの集合は rich club よりも全球的なネットワーク統合をより効果的に支えるのだろうか？
• RQ2 diverse club は rich club と比較して相互接続性とエッジの重要性が高いのだろうか？
• RQ3 diverse club は生物学的ネットワークと人為的ネットワークの両方で普遍的なのか？
• RQ4 distinct な進化圧力を示唆するように rich club を形成せず diverse club を持つネットワークを生成する生成モデルは作れるのか？
• RQ5 diverse club が統合的ネットワーク機能の理解にどのような示唆をもたらすのか？

主な発見

• diverse club は edges が多様に分布するノード集合として存在し、rich club よりも統合的ネットワーク機能とより良く整合する。
• diverse club のノードはより高度に相互接続され、彼らのエッジは効率的な全球的統合にとってより重要である。
• diverse club は diverse networks に現れ、C. elegans、macaque brain、human brain、US power grid、global air traffic を含む。
• 生成的進化モデルは diverse club を持つネットワークを作り出せるが rich club は持たない、異なる選択圧を示唆している。
• 結果は複雑系において二つの重要なノードクラブ（diverse と rich）を区別し、分析することを提唱している。